On the all-India rainfall index and sub-India rainfall heterogeneity
本研究利用120年数据重新审视了AIRI、印度次区域降雨、ENSO与IOD的关系，发现移除ENSO线性影响后IOD与AIRI时间序列显著相关。
2021-10-11 physics.ao-ph
More extreme Indian monsoon daily rainfall in El Niño summers
本研究利用1901-2020年观测数据发现，厄尔尼诺虽使印度夏季平均降雨减少，却显著增加季风区极端日降雨概率，尤其在中东部和西南沿海，其机制与对流浮力相关，并预示季节预报潜力。
2024-04-18 physics.ao-ph
Prediction and Predictability of the Wet-Season Rainfall over Southeast India
Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯分校）；Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校）；Gauhati University（高哈蒂大学）
研究发现印度东南部泰米尔邦湿季降雨受南海气温异常影响，长期预测能力源于热带印度洋与赤道大西洋的 SST 与降雨相互作用，为应对降雨变化提供了数据驱动的预测方法。
2026-05-02 physics.ao-ph
A Graph Neural Network Framework for Characterizing Rainfall Variability Regimes across India
Indian Institute of Technology Madras（马德拉斯印度理工学院）；Indian Institute of Technology Delhi（德里印度理工学院）
该研究提出图神经网络框架，利用GSMaP ISRO数据对印度29026个网格点的降雨年际一致性分类，识别出降雨一致区域，发现高降雨量区时间可重复性更高的关联，准确率达96.8%。
2026-08-24 physics.ao-ph
A curious case of the Indian Summer Monsoon 2020: The influence of Barotropic Rossby Waves and the monsoon depressions
印度上空的夏季风降雨取决于天气尺度的现象，如低气压和低压。印度2020年夏季风降雨量高于平均水平。北印度洋在2020年夏季的JJAS季节有12个LPA。这个季风季节是自1976年以来全印度降雨量最高的2020年8月。50%的季节性低气压出现在2020年8月，但没有一个增强为季风低压。本研究探讨了LPA不强化/集中为MD的潜在因素。2020年8月，阿拉伯海北部地区的变暖促进了对流，导致大量低层辐合。来自中亚的强劲西北风也与越赤道季风流结合。这股穿越阿拉伯海的强大气流分成两支：一支沿着季风槽延伸到印度西北部，另一支在孟加拉湾南部（SBOB）上空分叉成反气旋，从而减弱了那里的水平切变（正压不穩定）。由于头顶BOB上空弱的正压不穩定，低压区不能成为MD。2020年8月，200 hPa正压Rossby波在中亚南部上空保持静止，并向东北向西南方向后退。它通过增加西北部和西高止山脉的降雨量影响了全印度的降雨量。尽管动力条件不利，但西北太平洋上空的正压Rossby波及低层反气旋于二零二零年八月令印度录得高于正常的雨量。我们也证实了这些机制在社区地球系统模式大包围圈（CESM-LE）模式模拟。分析表明，模式对季风降水及其相关环流的模拟能力有限，未能反映中纬度环流对ISM降水的影响。
2022-10-28 physics.ao-ph
Influence of cosmic-ray variability on the monsoon rainfall and temperature
研究了银河宇宙线（GCR）的变化对印度夏季风降水（ISMR）季节降水变化的影响。我们发现，平均在“干旱”（低ISMR）期间，在印度，GCR通量减少，在“洪水”（高ISMR）期间，GCR通量增加。我们的分析结果表明，在印度的夏季季风季节减少GCR通量可能会抑制降雨的可能性。另一方面，增加GCR通量可能会增加降雨。我们怀疑，除了真实的环境条件，显着的悬浮/分散的低云，从而减少碰撞/聚结形成雨滴的可能性抑制降雨在季风季节减少GCR通量。另一方面，增强碰撞/聚结效率在增加GCR通量由于电气效应可能有助于增强降雨。根据观测结果，我们提出的想法，在适当的环境条件下，改变GCR通量可能会影响降水抑制/增强它，这取决于减少/增加的性质，在印度季风季节的GCR通量变率，至少。我们进一步注意到，降雨变率是负相关的温度变化在ISMR季节。我们提出了一个解释，虽然推测，如何减少/增加GCR通量可以影响降雨和温度。我们推测，提出的假设，基于印度的气候数据可以扩展到整个热带和亚热带带，它可能会对全球气温的贡献显着的方式。如果正确的话，我们的假设对太阳与气候的联系有重要的意义.
2014-11-23 astro-ph.SR physics.ao-ph physics.space-ph
Intraseasonal synchronization of extreme rainfalls between North India and the Sahel
本研究用气候网络方法揭示印度夏季风与西非季风系统间极端降水的季节内同步规律，明确其关联滞后时长及驱动机制，增进了对两大季风系统相互作用的理解。
2024-05-14 physics.ao-ph
Propagation of Cyclonic Vortices and Intense Rainfall over Indian Peninsula: Case Studies from Northeast Monsoon Season
本文给出了四个东北季候风季节印度半岛气旋性涡旋的个例分析。结果表明，涡旋在半岛地形上的传播受涡旋佛劳德数Frv = Vmax/（NH）控制，其中Vmax为涡旋中最大切向风速，H为地形高度，N为沿地形的大气Brunt-Vaisala频率。Frv > 1的强涡旋克服了地形障碍并穿过半岛。Frv < 1者则受地形影响。被阻挡的涡旋在东海岸停留了两到三天。在这些情况下，云连续三天沿着海岸连续形成。因此，在这段时间里，沿海地区有大量降雨，而地形上的降雨量很少。在未阻塞的涡旋，降雨强度表现出一个系统的转变，从沿海地区的高地形区在一两天内。然而，当气旋到达高原上空时，其涡旋和对流都明显减弱。这些个例分析将有助于预测东北季候风季节印度半岛的暴雨事件。
2018-11-18 physics.ao-ph
An investigation of the Variation in Seasonal Rainfall Patterns Over the Years
本研究基于印度拉贾斯坦邦斋浦尔县2012-2021年每日降雨数据，分析13个乡的长期时空降雨变化，以揭示季节性降雨模式随年份的变化趋势。
2023-11-16 physics.ao-ph
Emerging trend in the east-west Dipole Pattern in Indian Summer Monsoon Rainfall and the associated impact on Regional Dynamics
Indian Institute of Tropical Meteorology（印度热带气象研究所）
研究发现印度夏季降雨出现东-西偶极子模式变化，西北部降雨增加与阿拉伯海海表温度升高及风场变化有关，对区域气候动态产生影响。
2025-12-27 physics.ao-ph
Strengthening of Indian Ocean teleconnections permits predictions of springtime rainfall in SE Australia
众所周知，澳大利亚东南部的多雨年和干旱年与印度洋特定地区的海面温度有关。虽然在过去100年里，这种相关性既有正面的，也有负面的，但自21世纪初以来，这种相关性的强度显著增加。在此期间，印度洋的海面温度在冬季的几个月，加上厄尔尼诺的变化，包含足够的信息，准确地后报春季降雨在澳大利亚东南部。使用基于21世纪初数据训练的深度学习神经网络，我们对澳大利亚东南部、维多利亚州和南澳大利亚的近期春季降雨进行了后报和模拟预测。该方法特别适合于对不同海洋区域在提高降雨模型的可预测性方面的重要性进行定量测定。当输入中的当前冬季厄尔尼诺温度被最佳动力学模型的预测温度取代时，提前时间较长的网络后报结果得到改善。高技能仅限于从6月底开始构建的9月/10月期间的降雨预报。
2022-07-29 physics.ao-ph physics.geo-ph
Sub-seasonal Modulation and Predictability of Indian monsoon hourly Rainfall Extremes
Gauhati University（古哈提大学）；Indian Institute of Technology Madras（马德拉斯印度理工学院）；Indian Institute of Tropical Meteorology（印度热带气象研究所）；Cotton University（科顿大学）
研究通过识别小时降雨极值与地表温度、季风内季节振荡相位及可降水汽的三元聚类，建立中短期可预测性基础，开发算法追踪风暴系统，为深度学习模型提供物理指导以提前预测降雨极值集群。
2026-03-25 physics.ao-ph
Unleashing the Power of Dynamic Mode Decomposition and Deep Learning for Rainfall Prediction in North-East India
Amrita School of Artificial Intelligence（阿姆里塔人工智能学院）；Amrita Vishwa Vidyapeetham（阿姆里塔大学）；Amrita School of Computing（阿姆里塔计算学院）
本文比较了动态模式分解（DMD）与长短期记忆网络（LSTM）在印度东北部118年日降雨数据上的预报效果，发现LSTM因能捕捉复杂非线性关系而准确性更高，证明数据驱动与深度学习方法可显著提升该地区降雨预报能力。
2023-09-17 cs.AI cs.LG physics.ao-ph
Indian monsoon rainfall is higher in epochs of higher solar activity: a wavelet cross-spectral analysis
利用Morlet连续小波变换对1871-1990年的资料进行分析，发现两个太阳活动指数和七个主要的印度季风降水时间序列之间的全球小波互谱在11年太阳活动周期前后表现出显著的功率，在所研究的14个病例中，有10个病例在超过95%的水平上通过了Torrence和Compo（1998）提出的$χ^2$显著性检验。此外，在计算的交叉谱中发现了两个不同的时期，它们之间的过渡发生在1915-1925年的十年左右，超过这十年，太阳活动参数显示出显着的增加。通过在两个时代的每一个太阳活动的三个周期的选定的时期之间的比较，它表明，平均降雨量较高的所有7个降雨指数在更大的太阳活动期间，在{ \it z}-测试的置信水平为95%或更高的其中三个。
2004-11-11 physics.ao-ph physics.geo-ph
Network-based Approach and Climate Change Benefits for Forecasting the Amount of Indian Monsoon Rainfall
印度夏季风降水对印度农业产量和经济有着决定性的影响。与正常季节降雨量的极端偏差可能导致严重的干旱或洪水，影响印度的粮食生产和安全。尽管发展了复杂的统计和动力气候模式，长期和可靠的预测ISMR仍然是一个具有挑战性的问题。为了实现这一目标，本文以全球近地面气温场为基础，构建了一系列动力气候和物理气候网络。我们发现，有向和加权气候网络的一些特性可以作为有效的长期预测ISMR预测。所开发的预测方法通过使用上一个日历年的数据，提前5个月的提前期产生0.5的预测技能。我们的ISMR预测技巧与目前最先进的模型相当，然而，有相当短的时间（即，一个月内）。我们讨论了潜在的机制，我们的预测，并将其与网络延迟ENSO和ENSO季风连接。此外，我们的方法可以预测全印度的降雨量，以及预测不同的印度同质区域的降雨量，这是至关重要的农业在印度。我们发现，全球变暖影响气候网络，通过加强跨赤道遥相关西南大西洋，西部的印度洋，北亚太地区的降水在印度的显着影响。我们在中纬度南大西洋发现了一个热点区域，这是我们预测的基础。值得注意的是，该地区显著的变暖趋势提高了预测能力。
2020-04-14 cond-mat.stat-mech physics.ao-ph physics.geo-ph
Multivariate forecast of winter monsoon rainfall in India using SST anomaly as a predictor: Neurocomputing and statistical approaches
本文在分析了现有文献的基础上，冬季风期间降水与海表温度异常之间关系的复杂性（11月至1月）用散点图矩阵和自相关函数对印度上空的大气环流进行了统计评价，得到了线性和多项式趋势方程，观察到线性趋势的决定系数很低，即使当多项式趋势使用了6度。利用前一年冬季风月份的降水量和海表温度距平作为预报因子，建立了指数回归方程和具有广泛变量选择的人工神经网络，对给定年份的冬季风平均降水量进行了预报。使用Levenberg-Marquardt算法生成多元指数回归方程的回归系数。人工神经网络的形式是一个多层感知器，具有S形非线性和基于遗传算法的变量选择。使用Willmott指数、预测误差百分比和预测产量对两种预测模型进行统计学判断。统计评估揭示了人工神经网络在指数回归上的潜力。
2009-10-28 nlin.CD physics.ao-ph
Spatio-temporal relationships between rainfall and convective clouds during Indian Monsoon through a discrete lens
Cornell University（康奈尔大学）；International Centre for Theoretical Sciences (ICTS-TIFR)（国际理论科学中心（TIFR））
本研究基于马尔可夫随机场模型的离散时空表示方法，分析2004-2010年印度季风期降雨与OLR的时空关系，发现少量模式可覆盖超90%日期的情况，揭示了二者的关联及逐日变化规律，为季风过程的简化描述提供工具。
2020-08-19 cs.CV physics.ao-ph physics.geo-ph
Deep-learning based down-scaling of summer monsoon rainfall data over Indian region
Indian Institute of Tropical Meteorology, Ministry of Earth Sciences（印度热带气象研究所，地球科学部）；Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校）；Ramrao Adik Institute of Technology（拉姆劳·阿迪克技术学院）；Defence Institute of Advanced Technology（国防高级技术研究所）
缩小尺度对于生成高分辨率观测数据以验证气候模式预测或在小区域一级实际监测降雨量是必要的。动态和统计降尺度模型通常用于获取更大区域上高分辨率网格数据的信息。由于降雨变率依赖于复杂的时空过程，导致非线性或混沌的时空变化，没有单一的降尺度方法可以被认为是足够有效的。在具有复杂地形、准周期性和非线性的数据中，基于深度学习（DL）的方法为区域气候预测和高空间分辨率的实时降雨观测数据提供了降尺度降雨数据的有效解决方案。在这项工作中，我们采用了三种基于深度学习的算法，这些算法来自超分辨率卷积神经网络（SRCNN）方法，用于降水数据，特别是IMD和TRMM数据，以在夏季风季节产生4x倍高分辨率的降尺度降水数据。在SRCNN、Stacked SRCNN和DeepSD这三种算法中，基于DeepSD的降尺度算法能够获得最佳的降雨幅度空间发布分布和最小的均方根误差。因此，建议将来使用DeepSD算法。我们发现，在幅度和强度的降雨模式的空间不连续性是在降水降尺度的主要障碍。此外，我们将这些方法应用于模型数据后处理，特别是ERA5数据。与观测值相比，ERA5降水数据的空间协方差和时间方差的分布更好。
2020-12-08 cs.AI physics.ao-ph physics.data-an
Multiscale interactions between monsoon intra-seasonal oscillations and low pressure systems that produce heavy rainfall events of different spatial extents
印度夏季风降水的次季节变化和天气尺度变化分别主要受季风季节内振荡（MISO）和低压系统（LPS）的控制。MISO的正、负相位导致了降雨量高于正常（活跃）和低于正常（中断）的交替时期。LPSs嵌入MISO的不同阶段，并且已知在印度中部产生强降水事件。无论是与MISO阶段的相互作用调制的LPS的降水响应，从而极端降雨事件（ERE）的特点仍然没有得到解决，在现有的文献。在这项研究中，我们分析了产生各种空间范围的ERE的LPS，即，1979年至2012年印度中部上空的小型、中型和大型。我们还将它们与通过印度中部的LPS进行比较，并且不提供任何ERE（LPS-noex）。我们发现，LPS的热力学特征，触发不同的空间范围的ERE是相似的。然而，它们在动态特性上表现出差异。产生ERE的LPS比LPS-noex更慢、更潮湿、更强烈。当印度中部上空存在活跃的季风槽时，导致中、大型EREs的LPS往往发生在MISO的正相位期间。另一方面，LPS-noex和触发小ERE的LPS主要发生在MISO的中性或负相。大尺度动力强迫、低压系统的加强以及由于活跃季风槽的存在而产生的低层位渦的非绝热生成有助于对流的组织，并导致中、大型的赤道东太平洋风暴。另一方面，在MISO的负相或中性相期间形成的LPS在其寿命期间不会加强太多，并触发散射对流，导致小尺寸的ERE。
2021-03-29 physics.ao-ph
Enhanced Simulation of the Indian Summer Monsoon Rainfall Using Regional Climate Modeling and Continuous Data Assimilation
本研究评估了一个连续资料同化（CDA）动态降尺度算法，以提高模拟的印度夏季风（ISM）系统。CDA是最近引入的一种数学上严格的技术，用于用粗空间尺度数据约束高分辨率大气模式的大尺度特征。它类似于频谱轻推，但不需要任何频谱分解的尺度分离。预计这将是特别相关的ISM，其中涉及大规模环流和区域物理过程之间的各种相互作用。除了控制模拟外，还使用天气研究和预报（WRF）模型进行了几次降尺度模拟，使用CDA，光谱（保留不同的波数）和网格轻推三个ISM季节：正常（2016），过量（2013）和干旱（2009）。模拟嵌套在NCEP最终分析中，并根据观测结果评估模型输出。网格和光谱轻推相比，使用CDA的模拟产生增强的ISM功能在印度次大陆，包括低空急流，热带东风急流，东风切变，和降雨分布的所有调查ISM季节。主要的ISM过程，特别是阿拉伯海的季风逆温，对流层温度梯度和印度中部的湿静能，以及季风区的纬向风切变，都可以用CDA更好地模拟。频谱轻推输出被发现是敏感的波数的选择，需要仔细调整，以提供强大的模拟ISM系统。相比之下，控制和网格轻推通常不能很好地再现ISM的一些主要功能。
2022-01-26 cs.NA math.NA physics.ao-ph
Unraveling the Global Teleconnections of Indian Summer Monsoon Clouds: Expedition from CMIP5 to CMIP6
本文通过对比CMIP5与CMIP6多模式集合，发现CMIP6在印度夏季风区云量、降水和辐射偏差上显著改善，验证了其更高的模拟可信度。
2021-09-20 physics.ao-ph
Evaluation of High-Resolution Gridded Precipitation Datasets Against a Dense Rain Gauge Network During the Indian Summer Monsoon
Indian Institute of Technology (IIT) Madras（印度理工学院马德拉斯分校）；CSIR National Institute of Data Science and Artificial Intelligence（印度科学、技术和医学研究理事会数据科学与人工智能国家研究所）；IIT Delhi（印度理工学院德里分校）
该研究针对印度夏季风期间，基于卡纳塔克邦密集雨量计网络评估六种高分辨率网格化降水数据集，运用复杂网络理论工具，分析各数据集表现，发现GSMaP ISRO最佳，为改进降雨估计提供依据。
2026-07-09 physics.ao-ph
Role of the North Atlantic in Indian Monsoon Droughts
印度季风干旱的预测是基于赤道太平洋温暖异常导致的季节性降雨不足的概念。在这里，我们表明，事实上，在过去的一个世纪中，近一半的干旱是次季节性的，其特点是季节末降雨量突然下降。此外，这类干旱的潜在驱动因素是北大西洋的一个连贯的寒冷异常。与这一海洋标志相关联的涡度强迫延伸穿过对流层的深度，并导致一个波列，该波列向赤道弯曲并延伸到东亚。这一上层响应在印度上空触发了一个异常的低层反气旋环流。这种来自中纬度的遥相关为提高季风干旱的可预测性提供了一个途径。
2019-11-22 physics.ao-ph physics.flu-dyn
Intraseasonal Oscillation of Land Surface Moisture and its role in the maintenance of land ITCZ during the active phases of the Indian Summer Monsoon
本研究利用ERA5和CFS自由试验分析印度夏季风活跃期土壤湿度的季节内振荡及其对陆地ITCZ和降雨的预调节与MSE反馈，指出模式需真实表征土壤湿度预调节。
2023-03-30 physics.ao-ph
Climatic Phase Transitions Unravel the Onset and Withdrawal of Indian Monsoon
针对印度季风现有局地定义易出现虚假爆发的问题，该研究利用气候网络发现印度季风通过两次气候相变爆发，始于东北部并向西向北扩展，其定义能更准确捕捉季风爆发特征。
2025-03-20 physics.ao-ph
Understanding the soil water dynamics during excess and deficit rainfall conditions over the Core monsoon zone of India
本研究利用2000-2021年季风过剩与不足年份的土壤水分观测，分析印度核心季风区土壤水动态，发现地下土壤水分记忆时间约为地表两倍，蒸散发变化受断裂事件影响，强调地表-地下耦合观测的重要性。
2023-08-29 physics.ao-ph
Extreme rainfall propagation within Boreal Summer Intraseasonal Oscillation modulated by Pacific sea surface temperature
本研究利用气候网络和聚类分析揭示了BSISO传播的三种模式，发现太平洋海表温度通过改变局地翻转环流和Kelvin波分量调制这些模式，并展示了提前四周预警极端降水的潜力。
2023-02-01 physics.ao-ph
A strategy to compute convective timescales of the Indian monsoon with the WRF model
针对印度季风预报中的对流表示问题，提出基于垂直对流通量与总柱水分含量关联的对流时间尺度计算方法，并以WIF模型验证其其作为季风阶段的有效指标。
2023-10-24 physics.ao-ph physics.flu-dyn physics.geo-ph
11-Year Warm Cloud Modification Experiment in Maharashtra State, India
在1973-74，1976，1979-86年第11-夏季风（6 - 9月）季节，在印度浦那地区4800平方公里的区域内进行了一次暖云改造试验。试验采用双区域交叉设计，区域随机化，并使用仪器飞机进行催化和云物理测量。在飞机进入云底以上200-300米高度的云层时，细粉状盐（氯化钠）颗粒被释放到季风云（积云和层积云）中。发现暖云对盐粉播撒的响应与云的物理特性密切相关，垂向厚度和液态水含量。垂直厚度大于1公里、LWC大于0.5克/立方米的云，在撒上盐粒（模态直径10微米，浓度为每升云空气1）时，降雨量增加24%，在4%的水平上有显著意义。浅云（垂直厚度小于1公里，LWC小于0.5克/立方米）时，播种表现出消散的趋势。在未播云（对照）和播云（目标）中进行的云物理观测为检验暖云修正假说的适用性提供了一些有用的证据。云模式的计算结果表明，云底的适度辐合对云的生长和降水的发展是必不可少的。在有利的动力条件下（云-基准面的辐合），对暖云进行吸湿粒子播种，可能会加速碰撞-合并过程，从而增强降雨。
1998-12-28 physics.ao-ph
On the use of Standardized Precipitation Index(SPI) for drought intensity assessment
从6月到10月的39年的月降雨量数据被用来生成标准化降水指数（SPI）值的基础上伽玛分布的低降雨量和高降雨量区的安得拉邦，印度。SPI与实际降雨量和降雨量偏离平均值的比较表明，当降雨量分别很低/很高时，SPI值低估了干燥/潮湿的强度。结果表明，在2002年和2006年最严重的干旱年，在低降雨区的SPI仅指示中度干燥，而不是极端干燥。高降雨区的SPI值的范围表示更好的拉伸，相比，低降雨区。此外，较长时间尺度（2-，3-和4-个月）的SPI值显示了一个扩展的范围相比，1个月，但在干旱年份的敏感性没有显着提高。为了确定SPI的非正态性是否是一个可能的原因，进行了正态性检验。Shapiro-Wilk统计量、p值和中位数绝对值证实了两个地区SPI的正态分布，而SPI的累积概率分布表明在下限和上限范围内偏离正态概率。因此，建议将SPI作为一个独立的指标加以谨慎解释，以评估干旱的严重程度。进一步的研究应包括：SPI对伽马下限和上限下的估计形状和尺度的敏感性，以及其他分布（如Pearson III）对SPI计算的影响，以补充上述结果。
2015-09-16 physics.ao-ph
Spatiotemporal Analysis of Meteorological Drought Variability in the Indian Region Using Standardized Precipitation Index
利用印度气象局1951 ~ 2007年6 ~ 9月网格（1°纬x 1°经）逐日降水资料，建立了标准化降水指数（SPI）的月时间序列。对SPI进行了分析，以研究该国干旱发生的空间和时间模式。由SPI得到的不同年份的干旱面积（AUD）的地理分布揭示了2002年干旱的独特性，7月份的干旱范围很广。对澳元进行的Mann-Kendal趋势分析和基于移动平均线的趋势表明，7月份澳元呈上升趋势。在最近十年中，中度干旱频率的地区有所增加。根据干旱持续分数（DPS）对年份进行的排序表明，1987年是该国最严重的干旱年份。研究结果揭示了印度干旱气候学的各个方面。对更精细空间分辨率的SPI进行类似分析，并将其与作物生产联系起来，将有助于从经济角度量化干旱的影响。
2015-09-15 physics.ao-ph
Reply to 'Influence of cosmic ray variability on the monsoon rainfall and temperature': a false-positive in the field of solar-terrestrial research
已经发表了一系列的研究，声称太阳对地球的天气和气候有强烈的影响。这项工作的大部分包括记录的错误和假阳性，但仍然经常被用来证实否认全球变暖的论点。这份手稿报告了Badruddin & Aslam（2014）（以下简称BA 14）最近的一项研究，该研究声称印度季风强度的极端值与宇宙线通量之间存在高度显著（$p=1.4\times10^{-5}$）的关系。他们进一步推测，他们观察到的关系可能适用于整个热带和亚热带地区，并具有全球重要性。然而，他们的统计分析-因此他们的结论-是错误的。具体来说，他们的错误是由于假设他们的数据的基本分布是高斯分布。但是，正如这项工作所证明的那样，他们的数据密切遵循一种偏向于极端值的遍历混沌分布。从概率密度函数，使用蒙特卡罗抽样方法计算，我估计的真正意义的BA 14样本是$p=0.91$。
2015-02-02 physics.ao-ph
Time-scale characteristics of Kasai river hydrological regime variability for 1940-1999
进行本研究的目的是有助于使用小波分析1940-1999年的Kasai河的水文情势的非平稳变化的表征。在1950年、1960年、1970年、1983年和1994年前后，Kasai盆地的降雨量和流量有明显的波动，有明显的下降趋势和一些变化。结果表明，Kasai流域的径流量和Ilebo站的径流量在2-8 a（1950-1975）、1983-1995）和8-16 a（1970-1999）时间尺度上表现出较强的年际振荡和间歇性振荡。小波相干分析揭示了一个弱的水文变量（降水量，流量）和气候指数之间的联系，相对于海表温度和大气环流在大西洋热带，印度洋和太平洋（相干性小于0.55）。
2017-06-29 physics.ao-ph
Multiscale periodicities in aerosol optical depth over India
气溶胶表现出周期性或周期性变化，取决于一个地区的自然和人为来源，这可能会受到天气气象参数的调制，如风，降雨量和相对湿度，以及长距离传输。关于气溶胶特性的周期性和相位的信息在预测以及审查气溶胶的辐射和气候效应方面具有重要意义，包括其与云特性和降雨变化的关系。气溶胶光学深度的周期性，这是气溶胶分布的柱状措施，确定使用连续小波变换超过35个地点在印度。连续小波变换被用于研究中，因为它更适合于提取存在于各种频率范围的周期性和局部调制，因为这些特征在诸如傅立叶变换的常规方法中是不可见的。使用了2001年1月至2012年12月Terra卫星上的中分辨率成像光谱仪（MODIS）的月平均气溶胶光学深度（AODs）。除弱的半年和准三年振荡外，气溶胶光学厚度还存在明显的年和准两年振荡。这种半年和年振荡与AOD的季节和年变化周期是一致的。40个月的周期性显示了AOD的长期相关性。在印度-恒河平原坎普尔上空进行的陆基AOD测量中，在MODIS Terra AODs中观察到的周期性也很明显。AOD周期性的相位在中频范围内是稳定的，而高频范围内的局部扰动和大气成分的长期变化引起低频范围内的不稳定相位。不同位置之间的相位关系揭示了一个位置/区域上的AOD调制可以影响另一个位置/区域。
2013-03-24 physics.ao-ph physics.data-an
A systematic comparison of tropical waves over northern Africa. Part II: Dynamics and thermodynamics
本研究首次系统地比较了引起非洲热带北部降雨调制的所有主要热带波类型的（热）动力学：马登朱利安振荡（MJO）、赤道罗斯贝波（ER）、混合Rossby重力波（MRG）、开尔文波、热带扰动（TD，包括非洲东风波）和向东惯性重力波（EIGs）。根据对出射长波辐射的时空滤波，对1981- 2013年期间的再分析和无线电探空数据进行了分析。所确定的循环模式在很大程度上与理论一致。慢模式，MJO和ER，主要影响可降水量，而更快的开尔文波，MRG，和TD主要调制水分辐合。季风流入加强在湿阶段的MJO，ERs，和MRG，与北移的热带间不连续的MJO和ERs。在垂直倾斜的不平衡波样式，如MJO，开尔文波，和TD，部分MRG的通道，增加垂直风切变和改善条件的上升和下降气流促进对流的组织。平衡的ERs不倾斜，降雨是由大规模增湿和层状抬升触发的。MJO和ERs与印度季风和热带外罗斯贝波序列的季节内变化相互作用。后者在阿特拉斯山脉上空形成低压槽，并伴随着热带烟流和撒哈拉地区的降雨。在MJO的情况下，正的北大西洋和北极涛动信号先于热带羽流。结果揭示了哪些动力学过程需要模拟现实代表热带非洲北部的热带波和降雨之间的耦合。
2018-11-28 physics.ao-ph
Classification of Middle Tropospheric Systems over the Arabian Sea and Western India
本文结合无监督机器学习与气旋追踪，将印度西部及阿拉伯海MTCs生成分为四类，揭示其与孟加拉湾气旋活动、季节内振荡相位及降雨强度的关系。
2022-03-08 physics.ao-ph
Role of Bay of Bengal Low Pressure Systems in the Formation of Mid-Tropospheric Cyclones over the Arabian Sea and Western India
本研究利用WRF模式和机制否定试验，揭示了孟加拉湾低压系统通过加深中层槽、增强风切变和增加水汽，对阿拉伯海及印度西部对流层中层气旋的形成具有关键触发作用。
2023-07-05 physics.ao-ph
